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马丽
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吴恩达现身南京人工智能峰会,解惑AI企业CEO最常见三大问题

2018-09-06
人物----
不要与Google、百度在通用人工智能技术领域展开竞争,而要在垂直领域建立AI应用。

【猎云网(微信:ilieyun)北京】9月6日报道

9月6日,以“AI赋能,驱动未来”为主题的2018中国人工智能峰会(CAIS2018)在南京国际博览会议中心召开,大会汇聚50余位人工智能领域国际学术界、产业界著名领袖以及相关代表参会。吴恩达以Landng.ai创始人、CEO的身份出席了峰会,并在主论坛上做了题为《人工智能赋能新时代》的主题演讲。

吴恩达演讲主要围绕AI+行业展开,他详细地回答了关于传统企业拥抱人工智能所需要解决的三大问题,同时还谈到了AI教育、AI政务等。

吴恩达为与会嘉宾总结了他被企业CEO们问过最多的三个问题,并对此一一做出了解答:

1.如何招聘AI人才,建立AI团队?

2.如何挑选AI项目,哪些项目应该避免

3.AI与公司策略如何结合?

如何建立培养AI团队

吴恩达表示,如果一家企业想要真正将人工智能融入工作流程,那么其组织架构调整需要走三步:第一步,引入外部AI人才、外部AI资源辅助决策;第二步,利用这些外部资源,培养内部AI团队;第三步,将内部AI团队与各个业务部门结合。

吴恩达说,在百度等各种巨头公司中,会采取一个相似的架构,就是几个大业务部门直接向CEO汇报。但如果你想要自己的公司真正拥抱AI,那么你还要另外设立一个专门的AI部门,直接向CEO汇报(而不是把AI部门放在业务部门之下)。在这个过程中,各业务部门的培训也非常重要,因为只有让所有部门从上到下都对AI有基本认知,才能和AI部门更好地合作。

“现在AI培训已经改变了很多,十年前,培训业务部门要请人来讲课,比如说请我来讲个课,讲完我还要飞走,这就很难。现在在线内容非常丰富了,一个首席学习官(Chief Learning Officer)的工作,不是去创造内容,而是选择内容给团队学习。”吴恩达道。吴恩达表示企业内部设立的首席学习官(Chief Learning Officer)可以利用大量的线上教育资源进行内容策展。整合与编辑优质学习内容,形成新的课程大纲;在企业内部传播与分享相关内容,并将培训计划与员工考评挂钩。

如何挑选AI项目

很多公司在选择第一个AI项目的时候,会选择最大、最引人注目的业务。吴恩达建议,不必一开始就为最重要的业务加AI,要先用一个业务来建立信任,这样才有利于更多业务的开展。公司决策者还会遇到一个问题:我该自己构建AI,还是找外部公司买服务?对于普适性的行业解决方案,跟第三方购买就可以,比内部自己做更有效率。可以多借用公开的技术、成熟的第三方方案合作。当然,长期来看,有很多工作,要求参与到AI项目里的人对公司业务有更深入的理解还是需要在公司内部建立团队来完成。

如何将AI与公司策略结合

最后一个CEO常问的问题是,该如何将AI与自己的公司策略相结合?吴恩达认为,策略是复杂的,多方面的。可以选择一个核心的领域,打造属于自己的技术壁垒。他的建议是:“在打造通用AI、打造AI辅助搜索引擎方面,不要打算跟百度、谷歌比了。你们要做的事情,是用AI帮你做你本来就擅长的事情,让优势更明显。”

AI改进政府治理

谈及AI政务方面,吴恩达表示AI带来的一个挑战是有人因被AI替代而失业,这会给政府造成巨大的问题。但是AI也让人们可以更方便的学习,政府鼓励人们学新的技能,从而有能力从事新的岗位,而且因为有各类书籍、网易云课堂这类MOOC网站的存在,可以帮助人们更便利的学习。政府基金也可以帮助AI学术研究。吴恩达举例说美国政府基金给斯坦福的研究资助,也帮助了他个人的研究。

政府规则制定的功能也会影响社会不同行业的进展,吴恩达认为很多前AI时代制定的规则在AI时代将被改写,特别是在交通、航空、金融、医疗、农业、新闻媒体这些行业。因此,政府应该更好的促进新行业发展。他举例提到了太太和自己创办的公司drive.ai在美国德州落地的例子。“这个公司总部是在加州,但是我们却把测试放在德州,主要原因是那边政府的支持。”

AI缓解供给不足教育资源

现在虽然AI在产业界很火,但是AI在教育领域还是缺失。AI教育需求巨大,供给不足,吴恩达道即便是在斯坦福,拥有世界上最好的AI教授,AI教学师资也不够。所以斯坦福使用了打破空间时间的学习方式——翻转课堂。比如斯坦福CS230课程,第一年就有800名学生学习了这套课程,我们现在每年教三次,学生在线上听课,然后由计算机批改作业,不需要人类助教来批改,这样人类助教就可以把时间精力投入到辅导学生、指导项目上。

吴恩达认为直接做项目能推动产业的发展,他举例说明斯坦福大学AI+医疗团队,36名斯坦福大学计算机学生和机器学习方向的学生,配合9名斯坦福大学医学院教授和研究人员共同工作,帮助完成一些医学图像检测、病理研究、电子病历、公共卫生、心理健康相关的项目。

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